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朋友要去应聘了,信心不是很足。
我有一句话:对自己没信心无所谓,只要对自己的代码有信心。

我很久之前认识一个人,他几乎不符合所有的做成功程序员的必要条件:不勤奋,不学习,不喜欢交流,不遵守纪律,不注意团结。总之你可以想到的会令 他失败的条件,他都具备了。唯独他能写出好的代码,令几乎所有人都满意的代码。在出国前我们喝酒,他说:我其实对自己没啥信心,但是我对自己的代码有足够 的信心。现在他还就职在NASA。依然是狂放不羁,到处树敌,依然是不可替代。

一个程序员归根结底还是要写出好的代码,所谓语言能力,社交能力,阅读能力,学习能力,等等的能力,如果没有代码能力做基石就只能是扯淡。当然如果有了代码能力,加强些别的能力会叫你更加成功。
作为一个程序员,最要紧的就是对自己的代码有信心。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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